1. Introducción a Google Earth Engine

¿Qué es GEE?

Google Earth Engine (GEE) es una plataforma gratis de computación en la nube que está diseña para el análisis de datos espacial a una escala planetaria. Esta plataforma está diseñada para potenciar no solo a científicos de teledetección, sino también a una audencia mucho más amplia que carece de capacidad técnica para utilizar supercomputadoras tradicionales o de recursos de computación en la nube.

Si bien GEE es una plataforma gratis, no significa que es OpenSource; es decir, no se tiene acceso al código fuente, por ende no sabemos como funciona por detrás de la plataforma.

Más información, visita : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425717302900.

Componentes de GEE

  • Datasets
  • Sistema de computo optimizado
  • Librerías cliente + Web Rest API

Workflow Tradicional vs Earth Engine workflow

Catálago de datos de GEE

Google ha construido un conjunto de datos espaciales más grande del planeta

2. Integración de R en GEE

Para poder interactuar con la plataforma de Google Earth Engine existe dos librerías clientes oficiales, estás son:

  • JavaScript
  • Python

Entonces, rgee no es un API oficial de Google Earth Engine, pero es una gran pieza de ingeniería de software que permite integrar la API de Python a traves del paquete reticulate, y este nos permite pontencializar nuestro análisis espacial de datos, ya que nos permite trabajar con todo el ecosistema de r-spatial.

Adicionalmente rgee ha creado nuevos feactures como:

  • Nuevos funciones en I/0
  • Display de mapas interactivos
  • Extracción de series de tiempos de forma sencilla con pocas lineas de código
  • Display de metadados
  • Faćil manejo del “asset management”

Más información en el siguiente enlace: https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.02272

3. Sintaxis de rgee

4. Instalación de rgee

Observaciones:

  • Para poder instalar y trabajar correctamente con rgee,se recomienda utilizar R en una versión por encima de la 3.6 .

  • Si utilizas la versión 4.0 en el sistema operativo de Windows, de preferencia es recomendable tener instalado la Rtools.

Para poder instalar rgee primero debemos instalar las librerías remotes y rstudioapi

install.packages('remotes')
install.packages('rstudioapi')
remotes::install_github('r-spatial/rgee')
library(rgee)
ee_install()

5. Trajando rgee con el ecosistema de r-spatial

library(tidyverse)
library(sf)
library(rgee)
library(mapedit)
library(raster)
library(tmap)
library(cptcity)

Explorando el catálogo de datos de GEE

ee_Initialize('antony.barja8')
lista <- ee_search_dataset() %>% 
        ee_search_provider_list() %>%
        as_tibble()
head(lista)
# ee_search_dataset() %>% ee_search_title_list()

ee_search_dataset() %>% 
        ee_search_type('ImageCollection') %>% 
        ee_search_provider('USGS') %>% 
        ee_search_tags('reflectance')
ee_search_dataset() %>% 
        ee_search_provider('European Union/ESA/Copernicus') %>%
        ee_search_tags('radar')

Visualizando Modelos de Elevación Digital

dem <- ee$Image('CGIAR/SRTM90_V4')
viz <- list(min= 100,
            max = 4500,
            palette = cpt(pal = 'gmt_GMT_dem1',n = 10))

Map$addLayer(eeObject = dem,visParams = viz) # new feacture gradient legend 
# slope <- ee$Terrain$slope(dem)
# Map$addLayer(eeObject = slope,visParams = list(min=0.2,max=0.75))

DEM para un ámbito de estudio

ambito <- mapedit::drawFeatures()
ambito <- ambito %>% sf_as_ee()
ambito_dem <- dem$clip(ambito)
Map$centerObject(ambito)
Map$addLayer(ambito_dem,visParams = viz)

Visualizando las mejores escenas de Landsat

point <- mapedit::drawFeatures()
point <- st_geometry(point) %>% sf_as_ee()

lista <- ee$ImageCollection('LANDSAT/LC08/C01/T1_TOA')$
        filterDate('2020-07-01','2020-10-05')$
        filterBounds(point)$
        filterMetadata('CLOUD_COVER','less_than',5)

catalogo <- ee_get_date_ic(lista)
l8 <- ee$Image(catalogo$id[1])

# Para visualizar metadados
ee_print(l8)

viz <- list(bands = c('B7','B5','B4'),
            min = 0, 
            max = 0.75,
            gamma = 1.75)

Map$centerObject(point)

l8 %>%
  Map$addLayer(visParams = viz)

Visualizando escenas de Sentinel

peru  <- ee$FeatureCollection('users/antonybarja8/peru')

so2_antes <- ee$ImageCollection('COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_SO2')$
        select('SO2_column_number_density')$
        filterDate('2020-01-01','2020-03-17')$
        mean()$
        clip(peru)

so2_despues <- ee$ImageCollection('COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_SO2')$
        select('SO2_column_number_density')$
        filterDate('2020-03-18','2020-07-20')$
        mean()$
        clip(peru)
viz <- list(min = 0.0001,
            max = 0.0005,
        palette = cpt(pal = 'grass_bcyr',10))

Map$centerObject(peru)
Map$addLayer(so2_antes,visParams = viz) | Map$addLayer(so2_despues,visParams = viz)
# Como el hacer asset de GEE desde R
ee_manage_create('users/antonybarja8/Respacial')
resultado <- c(so2_antes,so2_despues)

# for (i in 1:length(resultado)) {
#         nombres <- c('SO2_antes','S02_despues')
#         assetid <- paste0(ee_get_assethome(),nombres[i])
#         task_img <- ee_image_to_asset(image = so2_antes,
#         assetId = 'users/antonybarja8/Respacial/so2_antes',
#         overwrite = TRUE,
#         scale = 100000,
#         maxPixels = 10**13)
#         task_img$start()
#         ee_monitoring(task_img)
# }

6. Mapeo de deslizamientos con rgee

# Ámbito de estudio
box <- ee$Geometry$Rectangle(coords = c(-71.72,-15.67,-71.67,-15.64),
                             proj = "EPSG:4326",
                             geodesic =FALSE)

# Selección de la mejor escena  
coleccion_sen2 <- ee$ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR')$
  filterDate('2020-06-23','2020-06-28')$
  filterBounds(box)$
  filterMetadata('CLOUDY_PIXEL_PERCENTAGE','less_than',40)

ee_get_date_ic(coleccion_sen2)
# Visualizando la mejor escena de sentinel2 

id_img <- 'COPERNICUS/S2_SR/20200623T145729_20200623T150542_T18LZH'
sen2 <- ee$Image(id_img)$clip(box)

Map$centerObject(box)
viz <-list(min = 450, 
           max =3500,
           bands= c('B8A','B4','B3'),
           gamma = 1.2)

Map$addLayer(sen2,visParams = viz)
# Analizando índices espectrales

viz_ndvi <- list(palette = c(
  "#d73027", "#f46d43", 
  "#fdae61", "#fee08b",
  "#d9ef8b", "#a6d96a",
  "#66bd63", "#1a9850")
)

# RGB con NDVI
Map$centerObject(box)
sen2_rgb <- Map$addLayer(sen2, visParams = viz, name = "a1")
sen2_ndvi <- sen2$normalizedDifference(c('B8A','B4')) %>%
  Map$addLayer(visParams = viz_ndvi, name = "a2") 

# Displaying de las dos escenas
sen2_rgb | sen2_ndvi
# Conjunto de datos de entrenamiento

training <- sen2$sample(region = box,
                         scale = 10,
                         numPixels = 10000
                         )

# Generar el número cluster y entrenar el modelo
clusterer <- ee$Clusterer$wekaKMeans(10)$train(training)
# Clasificar la imágenes usando el cluster entrenado
result <- sen2$cluster(clusterer)

# Visualización de la imágen clasificada
Map$centerObject(box)
Map$addLayer(
  eeObject = result$randomVisualizer(),
  name = "clusters"
  )
# Desde una Image* a *Raster 
result %>% 
  ee_as_raster(region = box,
               scale = 10) -> img_clas
# Selección del mejor cluster que carácteriza la amenaza (cluster 6 y 5)
img_clas %>% 
  projectRaster(crs = '+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs') %>%
  as('SpatialPixelsDataFrame') %>% 
  subset(cluster <= 6 & cluster > 5 ) %>% 
  raster() %>% 
  as.data.frame(xy = TRUE) %>% 
  na.omit() %>% 
  mutate(id = 1) -> clase_des
# Visualización simple usando ggplot
clase_des %>% 
  ggplot() + 
  geom_tile(aes(x = x, y = y, fill = factor(id,labels = 'cluster:: 06-05')))+
  scale_fill_manual(values = "red",name= "Leyenda")
# Elaboración de mapas temáticos 
img_clas %>% 
  projectRaster(crs = '+proj=longlat +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +no_defs') %>%
  as('SpatialPixelsDataFrame') %>% 
  subset(cluster <= 6 & cluster > 5 ) %>% 
  raster() %>% 
  tm_shape() + 
  tm_raster(breaks = c(5,6),
            palette = 'red') + 
  tm_layout(title = 'Mapeo de deslizamiento usando rgee',
            frame = FALSE,
            legend.position = c(0.0,0.04),
            title.bg.color = "black",
            title.color = 'white',
            title.position = c(0.01,0.95)) + 
  tm_grid(n.x = 4,
          n.y = 4,
          lwd = 0.4) + 
  tm_scale_bar(position = c(0.3,0.0),
               lwd = 0.4) + 
  tm_compass(position = c(0.85,0.70),
             lwd = 0.4,size = 1) + 
  tm_logo(c("https://raw.githubusercontent.com/r-spatial/rgee/master/man/figures/logo.png", 
            system.file("img/tmap.png", package="tmap")),
          height = 2, position = c("right", "bottom"))

7. Nuevos feactures de rgee (v.1.0.6)

  • Ejemplo con Map$addLayer() con legenda graduada
  • Map$addLayer() + o |
  • ee_utils_gif_creator**

Mas información visitar: